为什么tokenpocket-tron是谁区块链

2.从过去的资料中计算出的东西，在一定程度上，对于未来的形势，未来的事情希望能像你一样得到利益，但是未来的事情变数太多，我们有可能是错的。

出于这些原因，除了把这个计算的结果尽量准确外，实际上还得好好考虑。如果我们的判断错了，怎么办。

当我们无法预料的时候，我们的战略是什么。

这一系列文章实际上以动能的“本质价格”为基准，讨论了运动量的变化需要怎样的动作，但是这些动作没有基准，可能每个人都有不同的看法

。我也在这里共享我的看法。

即从一在堆栈的数据点中，发现一条直线，使得所有点与该直线之间的距离变得最短。

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我觉得这个可以在网上找到很多资料。我不重复正式的定义。

是吧

接近这些点的话，可以得到几个值。

1.倾斜

2.横截面积

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3.决定系数

我觉得没有必要说明斜坡和切割。请先把决定系数拿过来。他显示了资料点和线的离散度。也就是说，越大他越不听。我们在市场上，所有的收盘价都没有老实地上涨或下跌，所以突然的上涨和下跌，我们的计算标准是不正确的。因为需要同样的标准Metric，所以我们的排序是有意义的，为了取得平衡是必要的。

这样我们的上升动能更加有个性，不会一下子上升或下降，所以不会对倾斜产生很大影响。其次，把动能高的东西放在前面，把动能低的东西放在后面，可以完成前两个步骤。

在实际做法中，可以提取货币的收盘价资料，取得过去的收盘价。例如，90天内的最终值可以是X轴为时间并且Y轴为最终值的对数。我希望不仅价格上涨和下跌，而且有一定的标准。其结果是，市场价值1300亿美元的锐2%和100亿美元的锐2%没有意义。通过对数将价格转换成相同的基准空间，用线性回归计算X、Y的参数可以得到上述值。

这样一来，动能的计算就完成了。因为我们把价格转换成对数空间，所以那个倾斜是这个时间的平均上升和下降的百分比。也就是说，排名越高过去的上升幅度的倾向就越明显，但是前面的一张假设以前的货币相对多，将来有上升的可能性。基于这个假设，我们可以进行购买和销售。